在现有的时间银行系统中，时间币的发行功能和结算功能完全集中到一个中心节点上。这种极度中心化的功能结构，不仅存在容易发生中心节点单点失效、数据容易被篡改等信息安全问题，还存在着时间币的发行和流通缺乏透明度以及时间币的结算依赖中心化的结算机构等问题。针对这些问题，提出了一种基于区块链技术的解决方法。首先，将时间币的发行功能和结算功能从中心节点上分离出来；然后，利用具有分布式去中心化、集体维护和不可篡改等特性的区块链技术，将分离出来的发行功能逐步去中心化，将分离出来的结算功能去中心化，形成公益时间链（PWTB）；最终，PWTB利用区块链技术以去中心化的方式将时间银行系统由单个节点维护账本变成由集体维护一个分布式的共享账本，使时间币的发行和流通公开透明，时间币的结算不依赖某个中心化的节点。安全分析表明所设计的PWTB能够实现安全的信息传输与存储，以及数据的共享。

针对传统数据清洗方法通过硬编码方法来实现业务逻辑而导致系统的可重用性、可扩展性与灵活性较差等问题，提出了一种基于动态可配置规则的数据清洗方法——DRDCM。该方法支持多种类型规则间的复杂逻辑运算，并支持多种脏数据修复行为，集数据检测、数据修复与数据转换于一体，具有跨领域、可重用、可配置、可扩展等特点。首先，对DRDCM方法中的数据检测和数据修复的概念、实现步骤以及实现算法进行描述；其次，阐述了DRDCM方法中支持的多种规则类型以及规则配置；最后，对DRDCM方法进行实现，并通过实际项目数据集验证了该实现系统在脏数据修复中，丢弃修复行为具有很高的准确率，尤其是对需遵守法定编码规则的属性（例如身份证号码）处理时其准确率可达100%。实验结果表明，DRDCM实现系统可以将动态可配置规则无缝集成于多个数据源和多种不同应用领域且该系统的性能并不会随着规则条数增加而极速降低，这也进一步验证了DRDCM方法在真实环境中的切实可行性。

自动车牌识别（ANPR）数据比私人全球定位系统（GPS）数据更易获得，且包含更有用的信息，但是相对成熟的针对GPS轨迹数据挖掘伴随车辆组方法并不适用于自动车牌识别数据，现有的少量自动车牌识别数据伴随车辆组挖掘算法存在重视轨迹相似而忽视时间因素的缺陷，因此提出一种基于轨迹特征的聚类方法挖掘伴随车辆组。针对自动车牌识别数据中采样点固定而采样时间不定的特点，通过轨迹中共现的次数判定两个对象构成伴随模式。该共现定义引入豪斯多夫距离，综合考虑轨迹的地点、方向和时间特征，旨在挖掘数据中采样点不同但采样点距离近且轨迹相似的伴随车辆组，以此提高伴随车辆组挖掘效率。实验结果表明，所提方法较现有方法更能有效挖掘伴随车辆组，识别非伴随模式数据，效率提升了近两倍。